自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

应用新型Lanchester方程的非对称空战进程预测

针对未来空战中可能出现的非对称空战问题进行研究,在设定的非对称空战背景下构建新型Lanchester方程对问题进行建模分析,得到单一机种和多兵种非对称空战模型,并通过仿真试验验证了模型的有效性,对非对称空战指挥决策提供了一定的帮助。     

基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型

状态预测是状态维修的关键步骤之一。针对装备状态变化规律复杂、特点难易准确掌握的关键问题,以延时时间概念和两阶段预知模型为基础,提出了根据不同阶段特点采用不同预测方法的多阶段组合预测模型。通过油液分析及其相关规定,对装备运行阶段进行了具体划分,给出了适应各阶段特点的预测方法。最后,通过实例验证了该模型的有效性。     

An adaptive forecasting algorithm and inventory policy for products with short life cycles

Products with short life cycles are becoming increasingly common in many industries, such as the personal computer (PC) and mobile phone industries. Traditional forecasting methods and inventory policies can be inappropriate for forecasting demand and managing inventory for a product with a short life cycle because they usually do not take into account the characteristics of the product life cycle. This can result in inaccurate forecasts, high inventory cost, and low service levels. Besides, many forecasting methods require a significant demand history, which is available only after the product has been sold for some time. In this paper, we present an adaptive forecasting algorithm with two characteristics. First, it uses structural knowledge on the product life cycle to model the demand. Second, it combines knowledge on the demand that is available prior to the launch of the product with actual demand data that become available after the introduction of the product to generate and update demand forecasts. Based on the forecasting algorithm, we develop an optimal inventory policy. Since the optimal inventory policy is computationally expensive, we propose three heuristics and show in a numerical study that one of the heuristics generates near‐optimal solutions. The evaluation of our approach is based on demand data from a leading PC manufacturer in the United States, where the forecasting algorithm has been implemented. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.     

基于灰色系统理论的设备状态监测系统设计

介绍了设备状态集中监测系统的构建和灰色系统理论在设备状态预测中的应用原理及方法．利用Matlab提供的基于最小二乘法的非线性曲线拟合函数能方便地求解一阶灰微分方程,从而得到原始数列的预测值表达式．应用实例表明,基于灰色系统理论的预测模型适用于小样本不确定问题的研究,预测精度高、实现容易．基于灰色系统理论的设备状态监测系统的研制对于科学制定维修计划,改进设备的管理维护手段,确保试验任务的质量和进度具有重要作用．     

弹药保障决策模型的研究

从弹药保障的工作入手 ,论述了弹药消耗预计算法 ,提出了基于存储论的弹药补充决策模型。给出了战时弹药保障的 3种策略     

观众出行分布预测在武警临时勤务中的应用研究

大型活动的性质、规模、级别、观众数量、周边的道路交通状况以及治安情况等因素,都影响着大型活动举行期间的道路交通和安全保卫任务。通过对大型活动观众出行分布预测方法的研究,结合实例得到大型活动观众出行分布情况,同时分析其对武警部队部署执勤警力的影响,为安保工作提供预案决策支持。     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

预报风强度对火箭最大气动载荷精度影响及建模分析

针对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度的研究文献极少。以某地区实况风为基准,分别对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度特征进行了分析,并利用多元线性回归方法建立了订正模型,结果表明在预报日数第1～11天,预报风强度越大,预报风精度及其对应的最大气动载荷预报值精度越高;利用多元线性回归方法可提高最大气动载荷预报值精度,且预报风强度越小,最大气动载荷预报精度提高越明显。这些发现在火箭发射前的飞行保障及安全决策方面具有参考价值。     

弹道导弹打击航空母舰末制导寻的方法研究

在弹道导弹与航母战斗群的攻防对抗中,弹道导弹需要采用有效的寻的方法以便在对抗中占优势。通过分析航母的运动特性,建立了预测其运动态势的数学模型;在此基础上,采用预测落点的末制导方法,在导弹弹头再入大气层后,通过多次预测和修正,实时修正由于航母运动和再入过程中大气影响等各种干扰因素所引起的落点偏差,以保证弹头能以较好的精度命中目标。从数字仿真结果来看,该方法成功率高,且制导精度较高,具有较强的工程应用价值。